Vi utvikler beslutningsstøtteverktøy og modeller basert på blant annet verdikjede- og porteføljeoptimering. Disse verktøyene anvendes for investerings-, drifts- og lokaliseringsanalyser for aktører i privat og offentlig sektor for å ta rasjonelle beslutninger. Vi bruker et systemperspektiv når vi modellerer, og inkluderer dynamikk og usikkerhet fra disse systemene i våre modeller.
Modellene og analysene brukes aktivt til både operasjonell og strategisk planlegging av sentrale aktører. Vi kobler modeller, og kombinerer bedriftsøkonomi, samfunnsøkonomi, teknisk kompetanse og operasjonsanalyse i modellering av verdikjeder og porteføljer for bedrifter og beslutningstakere. En viktig del av analysene og modellene er også verdsetting av fleksibilitet og realopsjoner.
Vi benytter kvantitative metoder og modeller for å gjennomføre økonomisk analyse på en rekke områder. Modellene benyttes til analyse på ulike horisonter, fra investeringsanalyse til kortsiktig lønnsomhetsanalyse. Vi har fokus på håndtering av...
Vi har lang erfaring i å utvikle sektortilpassete beslutningsstøttesystemer for helhetlig optimal ressursutnyttelse i forvaltning og industri. Dette kan være både operasjonell og strategisk beslutningsstøtte.
Vi utvikler kvantitative og kvalitative modeller og metoder for å vurdere og analysere samfunnsmessige virkninger av teknologiske, industrielle og økonomiske endringer på FNs bærekraftsmål.
Data-analyse består i å få innsikt i en prosess ved å trekke ut informasjon fra data i ulike former, både strukturert og ustrukturert. Vi har ekspertise til å ta denne informasjonen videre ut i forbedret planlegging og beslutningstaking.
I de fleste situasjoner inneholder prosessen som skal optimeres noen usikre parametre. Disse må tas hensyn til, for å minimere konsekvenser usikkerheten ellers ville hatt for resultatene. For dette må vi først modellere usikkerheten, så den kan blir...
Målet med optimering er å forbedre prosesser, i henhold til gitte kriterier. Det innebærer at vi først lager en matematisk modell av prosessen, for så å bruke spesielle matematiske metoder til å finne den optimale måten å styre prosessen på.
Vi utvikler modeller for beslutningsstøtte for ulike aktører innen bioøkonomien, basert på metoder fra optimering og koblet med innsikt fra fagdisipliner som økonomi, prosessteknologi, logistikk, miljøfag eller samfunnsforskning.
Vår kompetanse på optimering og beslutningsstøtte bidrar til å realisere potensiale i framtidas fabrikker og industri, som vil være preget av bruk av data, cyber-fysiske system og Tingenes Internett.
Helsesektoren har stort potensial for å utnytte knappe ressurser på en bedre måte, mens helsetjenester etterspørres i stadig større grad. Vi bidrar til bedre behandling og ressursutnyttelse gjennom vår ekspertise i dataanalyse og datadrevet...
Vi bidrar til å sikre et moderne, bærekraftig og grønnere energisystem for framtida. Vi skaper og anvender modellene for å håndtere usikkerhet, lønnsomhet, utslipp og andre sider ved energisystemet, slik at myndighetene og industrien kan planlegge og...
Prosjektet utvikler optimeringsmodeller og verktøy for mer effektiv utnyttelse av eksisterende jernbaneinfrastruktur. Et system med avgifter og tilskudd som differensieres etter tid og strekning kan benyttes til å styre trafikkflyten og utjevne...
Prosjektets hovedmål er å bidra til økt kunnskap om effektiv bruk av sjøtransport og effektiv drift av kaier tilknyttet skognæringen. Målet er å øke andelen av tømmer og relaterte produkter som transporteres på skip i Kyst-Norge. Prosjektet vil også...
Hvordan fremme overgangen til en «smart» bioøkonomi?
